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機械学習を活用する『GANMA!』は
『Repro』を活用して
レコメンドの最適化を目指す!

マンガ
『GANMA!』 / コミックスマート株式会社

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『GANMA!』のRepro活用事例

※左から、コミックスマート 大藪さん、福西さん Repro 岩田

はじめに

オリジナルマンガが強みである『GANMA!』を運営しているコミックスマート株式会社。多彩なジャンルのマンガが更新され、ここでしか読めないマンガタイトルを提供することで、多くの若者から支持を得ていらっしゃいます。

そんな『GANMA!』でも、『Repro』は導入・活用されており、マーケティング基盤として活用していただいております。また、機械学習を活用して、実施施策の最適化も進められていらっしゃいます。

そこで今回は『GANMA!』を運営するコミックスマート株式会社の取締役である福西さんとデータアナリストの 大藪さんに、「なぜ『Repro』を導入し、どのように活用しているのか?」について伺いました。

聞き手:Repro カスタマーサクセスチーム 岩田

オリジナルマンガにこだわる『GANMA!』

インタビュー画像

ー 改めてになりますが、『GANMA!』はどのようなサービスなのでしょうか?

福西:『GANMA!』はオリジナルマンガにこだわったWebマンガサービスであり、コアターゲットが若者であることから、アプリを中心に事業を拡大してきたサービスとなります。他のマンガサービスとの大きな違いは、「作家を支援したい!」という気持ちが強く、マンガ家のリクルーティングから行っていることにあります。

もともと『GANMA!』が立ち上がる前から、『Route M』というマンガ家支援プログラムを提供しています。マンガ家のリクルーティングから、必要なアドバイスや資材・環境の提供をメインに支援しているのですが、「良いマンガをユーザーに提供するためには、そもそもマンガ家を支援することが必要」という想いから立ち上がっています。

また支援作家の作品は『GANMA!』による読者への拡散が可能であることから、会社全体を通してマンガ家支援プラットフォームのようなポジションをとっています。ちなみに『GANMA!』のリリース時には、12名の作家と契約して12作品の掲載からスタートしていますが、現在では180作品を公開するまでに成長しています!

ー 他にも、昨年末にはサブスクリプションサービスをリリースされていますよね

大藪:そうですね。 サブスクリプションモデルとなる『GANMA!プレミアム』を、2018年末にリリースしています。この取り組みは「新しいマンガ体験」を目指すことから始まっているのですが、その背景には「マンガに対する総接触時間をどのようにして増やしていくか」という考えがあります。

今の世の中は、マンガ以外にも面白いエンターテインメント体験が溢れているので、その中でどのように差別化していくのかが大事になってきます。そのような状況を踏まえると、能動的にユーザーが自分からマンガを探して読むという体験だけでなく、例えば「今月はこのマンガをお届けします!」というレコメンドを通して、「新たなマンガに出会う」という体験があっても良いと考えています。

そこでサブスクリプションモデルとして提供することで、ユーザーに偶然の出会いを感じてもらい、ストレスのない体験をしてもらうことを目指しています。

ー なるほど、ストレスのない体験の提供は継続して利用してもらうためにも大切そうですね!
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福西:なので、他にもこだわっている部分は多いです。例えば、スマホ利用に最適化した「ページ数」「コマ割」「文字サイズ」にしていたり、マンガを読む機能については会員登録不要で提供したりしていますね。

とにかく、ストレスなくマンガを読めることを意識したプロダクト開発を進めています!

『Repro』導入の決め手は”知人の評判”と”アップデート頻度”

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ー どのような背景で『Repro』を検討されたのでしょうか?

福西:『Repro』の導入前は、別のアプリマーケティングツールを利用していました。月額定額制のサービスではなく、プッシュ通知配信1通で〇円というような従量課金型のサービスだったのですが、ユーザー増加に伴って「コストが割高になってきたな」と当時は感じたのを覚えています。

加えて、ツール自体に機能不足な面があり、やりたい施策を実施出来ないという悩みもありました。例えば、アプリ内メッセージの配信をやりたいという声があがっても、施策を打てない。これはジレンマがありましたね。

これらの背景もあり、リプレイスを検討し始めました。

ー 数あるツールの中で、なぜ『Repro』を選んでいただけたのでしょうか?

福西:大きくは2つポイントがあったと思います。

ひとつは、知人からの評判が良かったことです。もともと『Repro』は知人から紹介いただいたのですが、別の知り合いからも『Repro』の評判が良かったのが印象的でした。

加えて、アップデートが頻繁に行われることも魅力的でしたね。アプリはまだまだ変更が多い領域であり、ユーザーの使い方も変化していきます。これに対応していくことが必要で、アップデートが頻繁に行われる『Repro』であれば、変化にも対応していけそうという期待がありました!

これらを加味して、最終的に『Repro』の導入を決めました。

素早く導入! Reproのノウハウを短期間で吸収することを目指した

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ー ちなみに導入の際に、困ったことなどはありませんでしたか?

福西:実は、エンジニアメンバーからも『Repro』の評判は高かったんです。笑 導入を担当したメンバーからは「ドキュメントが整備されており、サポートも充実していたので、手間なく導入出来た!」と聞いています!

ー そう言っていただけると嬉しいです!

大藪:一般的に、新しいツールの導入ってエンジニアからしたら「差し込み業務なことに加えて、面倒なことも多くて可能な限りやりたくない」って思うはずなんですよ。そういう意味では、エンジニアと仕事がしやすいツールだなとも改めて感じました。

あと、一度導入してしまえば、ほとんどエンジニアに依頼することなく分析や施策を実施出来るのは良いですよね。貴重なエンジニアのリソースを、プロダクトの改善に割けるようになるので、その点でも助かっています!

ー 導入後は、どのようにPDCAを回されたのでしょうか?

福西:導入を決めた際に、例えば「リテンション率を改善したい」という方針はあったのですが、そもそも自分たちのリテンション率が高いのか低いのかという判断軸に自信がありませんでした。また、他の事例を見たり『Growth Hack Journal』を見ながら、施策案だったりを考えていましたが、どのようにPDCAを回していくかについても不安がありました

なので、3か月だけReproさんに運用支援を依頼して、そこでPDCAをどのように回すのかを身に着けながらインハウス化を進めていくという方針でまずは動き始めました。今振り返ると、この選択は正解だったなと感じています!

ー なるほど! どのような施策からスタートされたのでしょうか?

福西:大きな流れとしては、新規ユーザーに対してメリットを訴求する施策からスタートしていまして、途中から作品を推す方針に変化しました。ちなみに、この流れになった背景としては、『GANMA!』ならではのオリジナルマンガの面白い作品があることをユーザーに早期に伝えることが必要なことにあります。

また、施策を実施していく上で、平日と休日ではユーザーの行動に違いがあることが明確になり、例えば「休日に一気読みしませんか?」というようなプッシュ通知を送るようになりましたね。

また、これもサポート的な部分になるのですが、「『Repro』をどのように設定して活用するのか」という提案をキックオフくらいのタイミングでいただけたのも良かったです。

よくあるのは、例えば開封率を上げれば良いという表面的なコンバージョンだけで考えられたものではなく、ファネルを前提に考えられていたのでPDCAを回す際に助かりました。『GANMA!』をちゃんと使ってもらって考えてもらった内容だったので、今でも参考にすることもあります。

私たちがやりたいと考えていたことをヒアリングいただき、どのように実現するかを全て提案いただけたのは本当に助かりました!

更なるレコメンドの最適化を目指して、機械学習にチャレンジ!

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ー 弊社の運用支援の後はどのように施策を進められたんですか?

福西:インハウスで施策のPDCAを回せるようになってからは、「常にユーザーとのコミュニケーションを見直していくこと」を意識しています。今では、担当が1日1回は施策の設定や数字の確認を行うくらいにはツールの活用が定着していますね。ちなみに、少し前は「毎日、何かしらのプッシュ通知かアプリ内メッセージを配信している」という時もありましたね。笑

今は、そこから進んで「機械学習を活用したマーケティング施策」の実施も進めています。

大藪:最近は、機械学習プラットフォームである『DataRobot』を活用しながら、データを溜めて施策実施に活用しています! メインで進めているのが、「どのようにして新規ユーザーに最適なレコメンド配信を実現するか」という取り組みです。

福西:これは弊社の中で、「早期に最適なコンテンツを訴求すれば継続率が上がるのではないか?」という仮説があったことから「仮説検証をやってみよう!」ということで進めています。

ユーザーごとに読みたいコンテンツは違うはずで、とはいえ、最適化なコンテンツが何かを人力だけ分析していくのは難しいことです。このような課題感は以前からあったので、仮説検証という形でまずは取り組んでみようと動いています。

ちなみに、2018年末のアプリリニューアルの際にもこの点は意識していまして、人気作品をユーザーに訴求するように改善しており、ここで取得したデータを活用しています。

ー 機械学習の取り組み、もう少し詳しくお聞きしたいです!

大藪:具体的には、訴求するコンテンツの判断軸は読了率を見ています。機械学習を使ってユーザーに対して最適なコンテンツをお届けできていれば、レコメンドした作品を読了し、次の更新を楽しみにアプリを継続的に利用してくれると考えているからです。

実際に行う施策は『Repro』を活用して実施しているのですが、初日のユーザーデータを機械学習に活用し、ユーザーが次に読みやすい作品を予測して、その作品を2日目以降に配信するということをやっています。
実際の実施例
(実際の施策例)

ちなみに試しに1か月くらい実施した時のデータですが、初週のユーザーの平均読話数が9.3%改善していて、翌週の再訪率が2.5%改善しています。

今後は、さらに最適化を進めていくことで、より良い成果に繋がるようにしていければと考えていきたいですね!

ー お話を聞きながら、成長の秘訣として施策の実行スピードが早いことにあるなと感じています!

福西:マーケティングにおいては、やってみないと分からないことが多いので、それなら素早くやってみようという意識は強いですね。もちろんリスクコントロールはしていますが、施策は思いついたら試しにやってみる方が良い成果に繋がるので、これは今後も継続していきます。

”マンガのサブスクリプション=『GANMA!』”を目指して、共に成長していく

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ー 最後に、今後の展望についてお聞かせください!

福西:マンガサービスのサブスクリプションモデルの現状として、市場にすぐに想起されるサービスがないと感じており、このポジションを取りたいという想いが強いです。

加えて、さらなるマネタイズの強化も進めていきたいと考えています。例えば、マンガ作品を活用したタイアップ広告などですね。この領域は、まだまだ可能性があるなと感じています。また、このようなタイアップを進めていくためにも、マンガ作家の支援や作品の多メディア展開なども進めていきます。

大藪:個人的には、やはり機械学習を通じた最適なレコメンドの実現を目指していきたいなと考えています。そういえば、『Repro AI Labs』で実証実験されてましたよね。今後も新しい機能が出てくると思うので、そちらも活用していきたいなと思います。

ー ありがとうございます! 現在も実証実験を継続しているので、期待していただけると嬉しいです!

福西:私も『Repro』でAIを活用した機能が実装されるのを楽しみにしています。笑 今後も『Repro』を活用しながら、共に成長していければと考えているので、引き続きよろしくお願いしますね!

ー 福西さん、大藪さん、お忙しいところありがとうございました!